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使用 Tensorflow 開發花朵種類辨識 App

前言

最近機器學習、人工智慧、深度學習等等名詞非常夯,本篇用深度學習簡單實作一個可以辨識不同種類花朵的 Android App。第一部分是訓練圖片的模型,這時已經可以在電腦上作辨識了。第二部分是將第一部份訓練的模型放進 Android 裡面,實作手機辨識的部分。

第一部分

環境設定

Anaconda

Anaconda 可以建立虛擬環境來跑 Python,好處是可以建立很多種不同的環境來測試,並且使用 Anaconda 時 pip 不用 root 權限。

$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

Python & Tensorflow

建立一個虛擬環境,因為我用 python2.7 搭配 tensorflow1.1 所以環境名稱取為py2t1.1

$ conda create -n py2t1.1 python=2.7

安裝好環境後,要進入虛擬環境,啟用是用 activate

 $ source activate py2t1.1
 (py2t1.1)$  # 會顯示成這樣

而取消啟用是用 deactivate

 $ source deactivate

接著要安裝 tensorflow,我這邊版本是用 tensorflow1.1 python2.7 CPU 版本,有其他需求可以在這裡找其他版本。

 (py2t1.1)$ pip install --ignore-installed --upgrade \
 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

這樣就把環境設置好了。

訓練模型

前置作業

這時候可以在虛擬環境裡,也可以不在。只有當要使用 python 跑 tensorflow 時才一定要進入設置好的虛擬環境。

建個資料夾

$ mkdir flower_classification
$ cd flower_classification

取得花朵照片

curl -O http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
tar xzf flower_photos.tgz

取得 retrain.py,這是使用 Inception v3 訓練好的圖片辨識模型,並在最後加上新的一層網絡,然後重新訓練一次模型來辨識照片。

$ curl -O https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.1/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

開始訓練

先進入環境

$ source activate py2t1.1
$ python retrain.py \
  --bottleneck_dir=bottlenecks \
  --model_dir=inception \
  --learning_rate=0.5 \
  --summaries_dir=training_summaries/long \
  --output_graph=retrained_graph.pb \
  --output_labels=retrained_labels.txt \
  --image_dir=flower_photos

訓練完之後會產生 retrained_graph.pbretrained_labels.txt,這兩個檔案可以拿來分析新的照片。

辨識照片

取得 label_image.py 這是辨識的程式碼

$ curl -L https://goo.gl/3lTKZs > label_image.py

執行辨識

$ python label_image.py 要辨識的花朵照片.jpeg

結果大概會像這樣

daisy (score = 0.99071)
sunflowers (score = 0.00595)
dandelion (score = 0.00252)
roses (score = 0.00049)
tulips (score = 0.00032)

第二部分

前置作業

tensorflow-for-poets-2 是 googlecodelab 的範例 Andriod App 專案

$ cd ~/
$ git clone https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2
$ cd tensorflow-for-poets-2

將剛剛訓練好的花朵辨識整個資料夾 flower_classification 複製進去

$ cp -r ~/flower_classification .

處理模型

優化

$ python -m tensorflow.python.tools.optimize_for_inference \
  --input=flower_classification/retrained_graph.pb \
  --output=flower_classification/optimized_graph.pb \
  --input_names="Cast" \
  --output_names="final_result"

壓縮

$ python -m scripts.quantize_graph \
  --input=flower_classification/optimized_graph.pb \
  --output=flower_classification/rounded_graph.pb \
  --output_node_names=final_result \
  --mode=weights_rounded

rounded_graph.pbretrained_labels.txt 放進 android/assets 資料夾

$ cp flower_classification/rounded_graph.pb flower_classification/retrained_labels.txt android/assets/ 

安裝 AndroidStudio

https://developer.android.com/studio/index.html

開啟 Android 專案

打開 AndroidStudio,選擇 "Open an existing Android Studio project",選擇資料夾 tensorflow-for-poets-2/android。 然後它會問是否用 gradle,選擇"ok"。 等 gradle 更新好之後,就可以 build 了。最後再把 APK 安裝到手機上。

參考資料

https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/index.html#0
https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2/#0


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